附加两个具有相同列、不同顺序的数据框答案

【问题标题】：Appending two dataframes with same columns, different order附加两个具有相同列、不同顺序的数据框
【发布时间】：2014-02-21 11:56:45
【问题描述】：

我有两个 pandas 数据框。

noclickDF = DataFrame([[0, 123, 321], [0, 1543, 432]],
                      columns=['click', 'id', 'location'])
clickDF = DataFrame([[1, 123, 421], [1, 1543, 436]],
                      columns=['click', 'location','id'])

我只是想加入这样最终的 DF 看起来像：

click  |  id   |   location
0         123        321
0         1543       432
1         421        123
1         436       1543

如您所见，两个原始 DF 的列名相同，但顺序不同。列中也没有连接。

【问题讨论】：

标签： python join pandas append

【解决方案1】：

你也可以使用pd.concat:

In [36]: pd.concat([noclickDF, clickDF], ignore_index=True)
Out[36]: 
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543

在后台，DataFrame.append 调用 pd.concat。 DataFrame.append 具有处理各种类型输入的代码，例如系列、元组、列表和字典。如果你给它传递一个DataFrame，它会直接传递给pd.concat，所以使用pd.concat会更直接一些。

【讨论】：

很好的描述性答案。投票并建议添加ignore_index。

【解决方案2】：

对于未来的用户（有时>pandas 0.23.0）：

您可能还需要添加 sort=True 以在非串联轴尚未对齐时对其进行排序（即保留 OP 所需的串联行为）。我使用上面提供的代码并收到警告，请参阅Python Pandas User Warning。下面的代码有效，不会引发警告。

In [36]: pd.concat([noclickDF, clickDF], ignore_index=True, sort=True)
Out[36]: 
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以为此使用附加

 df = noclickDF.append(clickDF)
 print df 

    click    id  location
 0      0   123       321  
 1      0  1543       432
 0      1   421       123
 1      1   436      1543

如果需要，您可以通过

重置索引

df.reset_index(drop=True)
print df
   click    id  location
0      0   123       321
1      0  1543       432
2      1   421       123
3      1   436      1543

【讨论】：